# 导入扩展库
import re  # 正则表达式库
import collections  # 词频统计库
import numpy as np  # numpy数据处理库
import jieba  # 结巴分词
import wordcloud  # 词云展示库
from PIL import Image  # 图像处理库
import matplotlib.pyplot as plt  # 图像展示库

# 读取文件
fn = open('ciyun.txt')  # 打开文件
string_data = fn.read()  # 读出整个文件
fn.close()  # 关闭文件
# 文本预处理
pattern = re.compile(u'\t|\n|\.|-|:|;|\)|\(|\?|"')  # 定义正则表达式匹配模式
string_data = re.sub(pattern, '', string_data)  # 将符合模式的字符去除

# 文本分词
seg_list_exact = jieba.cut(string_data, cut_all=False)  # 精确模式分词
object_list = []
remove_words = [u'的', u'电影', u'也', u'就', u'不', u'一个', u'有', u'他', u'我', u'，', u'和', u'是', u'随着', u'》', u'《', u'对于',
                u'对', u'等', u'能',
                u'都', u'。', u' ', u'、', u'中',
                u'在', u'“', u'”', u'被', u'人', u'没有', u'这', u'让', u'看', u'很', u'说', u'但', u'？', u'这个', u'自己', u'就是',
                u'！', u'你', u'而', u'会', u'里', u'上', u'去', u'）', u'（', u'：',
                u'了', u'与', u'到', u'给', u'时',
                u'通常', u'如果', u'我们', u'需要']  # 自定义去除词库
for word in seg_list_exact:  # 循环读出每个分词
    if word not in remove_words:  # 如果不在去除词库中
        object_list.append(word)  # 分词追加到列表

# 词频统计
word_counts = collections.Counter(object_list)  # 对分词做词频统计
word_counts_top10 = word_counts.most_common(10)  # 获取前10最高频的词
print(word_counts_top10)  # 输出检查

# 词频展示
mask = np.array(Image.open('bac.png'))  # 定义词频背景
wc = wordcloud.WordCloud(
    font_path='FZZhiATJW.TTF',  # 设置字体格式
    mask=mask,  # 设置背景图
    background_color='black',  # 背景颜色
    max_words=200,  # 最多显示词数
    max_font_size=100  # 字体最大值
)

wc.generate_from_frequencies(word_counts)  # 从字典生成词云
image_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(mask)  # 从背景图建立颜色方案
wc.recolor(color_func=image_colors)  # 将词云颜色设置为背景图方案
wc.to_file('ciyun.png')  # 图片保存
plt.imshow(wc)  # 显示词云
plt.axis('off')  # 关闭坐标轴
plt.show()  # 显示图像
